發(fā)布時間：2018-05-28 15:05

  本文選題：復雜網(wǎng)絡 + 社團挖掘　； 參考：《吉林大學》2017年碩士論文

【摘要】：近些年來人類在科技領域的發(fā)展取得了驕人的成績,尤其是在互聯(lián)網(wǎng)領域的發(fā)展,更是令大家有目共睹。網(wǎng)絡科技突飛猛進發(fā)展,特別是在移動互聯(lián)網(wǎng)方面的發(fā)展更使得人們的工作和生活方式有了質(zhì)的變化。自從移動互聯(lián)網(wǎng)問世以后,我們每一個人的生活、工作方式等等在各個方面和領域都已經(jīng)離不開互聯(lián)網(wǎng)。這就充分說明了互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)和我們的生活緊密的融合在一起,形成了一個不可分割的整體。眾所周知,在Web2.0的網(wǎng)絡時期最突出的發(fā)展就是社交網(wǎng)絡的橫空問世以及給人們生活與工作方式帶來的巨大改變。在這之后無論任何人,不分年齡,行業(yè),國籍等每一個人都可以在互聯(lián)網(wǎng)上公平,快速的獲取與發(fā)布消息。這突如起來的生活方式,讓人們有種諸葛亮在世的感覺,每一位網(wǎng)民都擁有了“不出茅廬而知天下事”能力和思維的方式。特別是后來社交網(wǎng)絡中產(chǎn)生的社交軟件,比如新浪微博、騰訊的QQ和微信以及國外的社交軟件Twitter等各類各樣的社交軟件,使得全世界每一個角落的網(wǎng)民都被緊密的連接在了一起。我們可以把網(wǎng)絡看成一張能夠把全球都覆蓋的網(wǎng),在這張巨大的網(wǎng)絡中,我們每一個網(wǎng)絡的使用者都可以被視為網(wǎng)路的一個節(jié)點。我們相互之間通過網(wǎng)絡工具進行通信等操作。現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展到了大數(shù)據(jù)時,在大數(shù)據(jù)時代互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)量更加的復雜和龐大,大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)量是比以往任何時期都要多,可以說是比以往所有數(shù)據(jù)的總和還要多。在大數(shù)據(jù)時代網(wǎng)絡數(shù)據(jù)之所以這么龐大,主要就是得益于網(wǎng)絡科學技術飛速的發(fā)展。這些海量的豐富數(shù)據(jù)信息,不只能夠反映出大家的生活圈子,對過去的事情進行總結,更加可以通過這些海量的數(shù)據(jù)對將來即將可能發(fā)生的事情進行相應的推測和預言。這就使得對互聯(lián)網(wǎng)的研究更加有著實際意義與使用價值了。本文通過對已有的社團網(wǎng)絡的發(fā)現(xiàn)算法進行深入的研究與分析,并對基于局部社團挖掘算法的L-shell算法進行了改進,將尋找待挖掘社團中節(jié)點的過程中加入了節(jié)點對之間信任關系的判斷。通過此思想可以大幅度的提升社團發(fā)現(xiàn)算法的效率和準確性。另外本文的算法是具有針對性的社團挖掘算法的設計,主要就是針對具有信任關系模型的網(wǎng)絡模型進行社區(qū)的挖掘。這樣設計的目的就是通過信任關系挖掘出來的社團,該社團內(nèi)部的節(jié)點之間都有一定的相似性和共性,所以更具有實用價值和意義,可以進行針對性的信息推送等活動。雖然已經(jīng)有好多關于社團挖掘算法的研究,但是在大多數(shù)情況下找到一個社交網(wǎng)絡中社團結構的準確度本身就是一個NP難問題,尤其是在網(wǎng)絡結構中的節(jié)點數(shù)達到了數(shù)以十萬計,百萬計的時候,網(wǎng)絡的結構就會變得相當復雜,這個時候如果還是從全網(wǎng)對社團進行劃分的話,是毫無意義的并且算法的效率也會降低,而且準確率也不高,根本就不能有效地反映出真實的社團情況。而如果從局部社團挖掘算法的角度對社區(qū)進行劃分的話就不一樣了,如果通過一個起始節(jié)點將該節(jié)點的社團挖掘出來,這樣挖掘出來的社團更加具有研究價值。所以最近幾年之中對社團挖掘進行局部挖掘的算法就一直是學術界熱衷研究的點。社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的本質(zhì)指的就是對某一個節(jié)點進行聚類的一個過程,把那些彼此之間關聯(lián)度較高的節(jié)點合在一起,這樣就獲得了相應的社團結構。本文的工作安排主要包含以下幾個方面:對社團挖掘算法進行研究分析,主要是局部社團挖掘算法中的L-shell算法(下文有相關介紹)與R算法(下文有相關介紹)進行了詳細的分析研究。然后對L-shell算法進行了相應的改進,由于本文的算法是針對具有信任關系模型網(wǎng)絡進行社區(qū)劃分的,所以同時也對社團中節(jié)點間信任關系相關的知識做了大量的研究和分析。然后就是對改進后的L-shell算法,就是指基于信任關系的社團挖掘算法(Community mining algorithm based on trust relation,下文簡稱TCMA)進行代碼設計與實現(xiàn)。然后對TCMA算法進行實驗結果分析。
[Abstract]:In recent years, human beings have made remarkable achievements in the development of science and technology, especially in the field of Internet. The development of network technology has developed rapidly, especially in the development of mobile Internet, which has made the people's work and lifestyle changed qualitatively. Since the advent of the mobile Internet, Every one of us lives, work, and so on in all aspects and fields. This has fully demonstrated that the Internet has merged closely with our lives to form an inseparable whole. As we all know, the most prominent development in the time of the Web2.0 network is the cross question of the social network. The world and the great changes in the way people live and work. After that, everyone, regardless of age, industry, nationality, can get fair, quick access to and release news on the Internet. This way of life makes people feel Zhu Geliang's living feeling, every netizen has "no". The way of thinking and ability, especially the social software that comes from social networks, such as Sina micro-blog, Tencent QQ and WeChat, and social software Twitter abroad, has made every corner of the world close together. As a network that can cover all over the world, in this huge network, every user of our network can be regarded as a node of the network. We communicate with each other through network tools. Now, when large data are developed, the number of the Internet is more complex and Pang in the large number of times. In big data age, the amount of data is much more than ever before. It can be said to be more than the sum of all the data in the past. In the big data age network data is so huge that it is mainly due to the rapid development of network science and technology. These massive data are not only able to reflect the life circle of everyone. This will make the research of the Internet more practical and useful. This paper makes a thorough research and Analysis on the discovery algorithm of the existing community network. In addition, the L-shell algorithm based on local association mining algorithm is improved. In the process of finding the nodes in the mining community, the trust relationship between the nodes is added. Through this idea, the efficiency and accuracy of the association discovery algorithm can be greatly improved. In addition, this algorithm is a pertinent association mining algorithm. The design is mainly for the mining of the community with the model of the trust relationship model. The purpose of this design is to dig out the community through the trust relationship, and there are some similarities and generalities among the nodes within the community, so it has more practical value and significance, and can carry on the specific information push and so on. Although there has been a lot of research on association mining algorithms, in most cases, finding the accuracy of community structure in a social network is a NP difficult problem, especially in the network structure, the number of nodes is up to one hundred thousand, and the structure of the network becomes quite complex when it is million. If we divide the community from the whole network, it is meaningless and the efficiency of the algorithm will be reduced, and the accuracy is not high, it can not effectively reflect the real community situation. And if the local community mining algorithm point of view of the community is different, if a starting section is passed. In recent years, the algorithm of mining local mining for community mining has been a hot topic in academic circles. The essence of community discovery algorithm refers to a process of clustering one node, and the other is the same. The nodes with higher correlation degree are combined together, thus the corresponding community structure is obtained. The work arrangement of this paper mainly includes the following aspects: the research and analysis of the association mining algorithm, mainly the L-shell algorithm in the local association mining algorithm (the following related introduction) and the R algorithm (following the related introduction) are detailed. Then, the L-shell algorithm is improved. Because the algorithm is based on the community division of the model network with trust relationship, a lot of research and analysis are made on the knowledge related to the trust relationship among the nodes in the community. Then, the improved L-shell algorithm is based on trust. The association mining algorithm (Community mining algorithm based on trust relation, hereinafter referred to as TCMA) is used to design and implement the code. Then the experimental results of the TCMA algorithm are analyzed.
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.13;O157.5

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本文編號：1947178